科罗拉多法律的中坚组织——拜伦·怀特美国宪法研究中心, 硅熨斗, 和丹尼尔斯基金——汇集了法律学者, 律师, 企业家和科学家研究人工智能(AI)快速融入社会各个方面所带来的伦理挑战. 在技术进步的背景下, 该活动为人工智能融入就业等领域的法律和伦理影响提供了一个严格讨论和反思的平台, 选举 , 减缓气候变化和空间探索.
摩西·拉斯基法律教授兼怀特中心主任, 苏泽特Malveaux, 为人工智能的多面性和对美国经济日益增长的影响的跨学科探索奠定了基础.S. 法律环境. 4月18日th CLE午餐会拉开了第二天举行的更大的AI和宪法会议的序幕. 在拥挤的房子里, 演讲者们就批判性地评估人工智能固有的偏见和脆弱性这一重要话题展开了讨论.
Dr. 牛顿坎贝尔, 澳大利亚空间和地球远程操作空间项目主任(已卸任), 发表了一场发人深省的演讲，强调了人工智能系统容易受到偏见影响的微妙方式. 坎贝尔将人工智能的概念描述为“有用的白痴”——一种具有非凡效用的工具, 但很容易被操纵和剥削. 通过仔细检查注射, 感染, 逃避, 中毒, 和提取, 坎贝尔强调，迫切需要更深入地了解人工智能系统中的偏见, 尤其是在网络安全方面.
以坎贝尔的见解为基础, 乔治·华盛顿法学院教授斯宾塞·奥弗顿, 一位杰出的学者和技术公平的倡导者, 强调了人工智能偏见的更广泛的社会影响. 超越了对风险评估和招聘实践的传统关注, 奥弗顿强调了人工智能在民主和社会凝聚力背景下带来的系统性挑战. 提请注意数据抓取的局限性和人工智能模型固有的语言偏见, 奥弗顿要求与会者直面这些技术带来的潜在结构性不平等.
佩珀代因卡鲁索法学院教授, 克里斯·钱伯斯·古德曼, 阐述了法律从业者在人工智能整合的复杂领域中所应承担的道德义务. 古德曼强调了人工智能与法律伦理之间的交集, 引用美国律师协会的反歧视示范规则作为解决与人工智能实施相关的歧视行为的指导原则. 古德曼概述了机器学习中存在偏见的六个关键领域, 敦促法律专业人员积极参与新兴技术，以确保道德合规和能力.
由于只有站立的空间，问题比时间还多，演讲者们进行了一场生动的问答&一个会话. 坎贝尔, 欧, 和古德曼就减轻人工智能在招聘和录取实践中的偏见结果的可能解决方案提出了自己的观点. 例如, 24岁的Alison Noon McMahon询问了雇主应该采取的先发制人和反动的道德和法律行动来解决人工智能偏见. 奥弗顿呼吁雇主们继续自我教育，提高透明度，这样他们就可以开始构建准确反映博彩平台推荐社会多元化愿望的人工智能设计. 古德曼敦促雇主之间加强合作，以使人工智能生成的基线筛选模型多样化. 坎贝尔提请注意，当雇主采用有偏见的招聘技术时，确定追溯责任如何分配的复杂性.
麦克马洪认为小组讨论“非常精彩”.离开时，她很欣赏这个紧急法律工作的机会，“以保护公众免受技术崩溃的影响。, 但也要保护人们免受自己和彼此的伤害，因为他们熟悉了这些前所未有的工具.
正如许多人倾向于推进流行的人工智能技术一样, Malveaux, 欧, 家长, 坎贝尔为学生和法律界人士提供了一个深思熟虑的方法, 科技, 商务人士要谨慎行事. 观看事件的完整记录 在这里，并在博彩平台推荐的 flickr画廊.